黄东旭解析 TiDB 的核心优势
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2023-04-26
数据可视化调查:易用和开源产品更受欢迎
在大数据的推动下,数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化,逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体,并且落地到云端和移动端。主流的数据可视化既包括R、D3.js、Processing.js等开源的、可编程的工具,也包括商业化运作的产品,如Tableau、Qlik、SAS等厂商推出的应用。
为了进一步了解数据可视化的市场环境,笔者通过ChinaUnix自测平台展开了一项针对数据可视化的摸底调查。从调查结果中我们可以了解到企业用户对数据可视化的应用部署情况,以及他们对数据可视化厂商的认可程度。
主要结论:1. 调查显示,已经部署数据可视化的企业仅为15%,除此之外,约有56%的企业计划在1-2年内部署相关应用。由此可见,数据可视化市场仍处于应用初期阶段,且短期内潜力巨大。
2.用户在选用数据可视化产品时,偏向免费的、开源的产品,选用收费的商业化产品的用户仅为35%。
3.通过可视化发现数据的内在价值、满足高层领导的决策需要和满足业务人员的分析需要,成为企业部署可视化的主要目的。
4.SAP、IBM和SAS是用户使用数据可视化最多的三个品牌,40%的用户认为Tableau是数据可视化领域的***。
5.优秀数据可视化产品应该具备的功能,排在前三位的分别是能够与其他数据源连接、强大的分析模型,以及门槛低、业务人员和高层也可以作数据分析。
一、数据可视化应用现状和趋势调查
尽管数据可视化的历史可以追溯到20世纪五十年代,但该项技术真正在企业级发挥作用还是近些年的事。从下面的图表中我们可以看出,当前已经部署数据可视化的企业仅为15%,但有56%的企业计划在1-2年内部署相关应用,足以说明数据可视化市场仍处于应用初期阶段,且短期内潜力巨大。
目前有很多工具或产品可以实现数据可视化,甚至可视化已成为商业智能和数据分析产品的基本配置。对于数据可视化工具的选型,被调查的用户中有43%表示会选用免费的开源产品,35%的用户会选用提供全面支持服务、收费的商业化产品,还有22%的用户会选用免费的商业化产品。
免费的开源产品一般使用起来没有限制,但应用门槛高、学习成本高,适合有一定技术实力的企业;免费的商业化产品一般是数据可视化厂商提供的免费版本,功能和应用上会有一些限制,适合数据量不大、对分析要求不高的中小企业;而收费的商业化产品往往需要大量资金支持,但部署和应用简便、服务有保障,尤其适合有资金实力雄厚的企业。
数据可视化与传统的数据分析不同,传统的数据分析往往是分析出结果后,通过可视化的效果展现出来;而数据可视化是在展现的过程中分析数据,洞察数据中的内在价值。从调查结果中不难看出,通过可视化的手段洞察数据中的价值已成为主流趋势,数据可视化很有可能会颠覆数据分析的传统模式。
二、数据可视化市场和产品功能调查
数据可视化主要包括两大主流市场,一类是非商业化的产品,比如开源产品或者编程类的工具;另一类是商业化的产品,比较知名的有Tableau、Qlikview、SAS可视化分析、Microsoft Excel、SAP BusinessObject水晶易表、IBM Cognos等。因为非商业化产品的种类和数量太多,因此本次调查中只针对Tableau、Qlik、Tibco software、SAS、Microsoft、SAP、IBM和***八家商业化的数据可视化产品和服务提供商展开。
在此次调查中,笔者分别从知名度、流行度和***三个角度进行分析。从知名度来看,八家厂商几乎不分先后,只有微小的差距,排名比较靠前的是IBM、Tableau、SAS、Microsoft和***。
从流行度调查来看,SAP、IBM和SAS占据前三位,所占比例分别为19%、18%和17%。相比Tableau、Qlik等新兴BI厂商,SAP、IBM和SAS等传统BI厂商拥有更多用户基础,在企业中的知名度更高。
从***调查来看,Tableau以40%的优势***,这与2014年Gartner针对商务智能与分析平台的魔力象限排名也非常吻合。虽然Gartner魔力象限每年排名都会有所变化,但Tableau、Qlik等以数据可视化为主要产品的BI厂商,正以迅雷不及掩耳的速度占领大数据市场。
被调查者认为一款优秀的数据可视化产品应该具备的功能,排在***位的是能够与其他数据源连接,所占比例为19%;排在第二位的是强大的分析模型,所占比例为18%;门槛低、业务人员和高层也可以作数据分析排在第三位,所占比例为17%。其次为灵活美观的展示效果、集成R等主流分析工具和移动端展现,除此之外,云端展现关注的人较少。
三、总结
通过这次对数据可视化的调查,可以了解到目前国内对数据可视化的部署应用程度还处于初级阶段,但是未来的发展拥有巨大潜力。除此之外,不管是Gartner还是国内市场的调查,国外厂商的产品仍占主流地位,国产品牌不管是在知名度还是占有率上都有很大差距。随着大数据技术的不断深入,相信专注于数据可视化、甚至是整个商业智能和分析领域的国产厂商会越来越多,冲击洋品牌。
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